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'실증'통합검색 결과 입니다. (51건)

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엘리스스쿨, 2026 에듀테크 소프트랩 실증사업 선정

엘리스그룹(대표 김재원)의 공교육 AI 교육 솔루션 브랜드 '엘리스스쿨'이 한국교육학술정보원(KERIS) 주관 '2026년 초∙중등교육 에듀테크 소프트랩 실증사업' 서울∙충북 지역 참여 기업으로 선정됐다고 21일 밝혔다. 에듀테크 소프트랩 실증사업은 현직 교사들이 에듀테크 서비스 기능과 교육적 효과성을 직접 점검하고, 현장의 수요를 기술에 반영할 수 있도록 지원하는 사업이다. 사업 참여 기업은 에듀테크 정보 플랫폼 '에듀집'에 소개되는 만큼 공교육 현장에서의 신뢰도를 확보하는 데 중요한 지표가 된다. 엘리스스쿨은 'AI헬피챗'과 '엘리스LXP' 2개 서비스를 신청해 모두 선정되며 공교육 현장에서의 활용 가능성과 서비스를 공식적으로 인정받았다. 기관 전용 생성형 AI 솔루션 'AI헬피챗'은 서울 건국대학교 에듀테크 소프트랩에, 클라우드 기반 AI 교육 실습 플랫폼 '엘리스LXP'는 충북 한국교원대학교 에듀테크 소프트랩에 실증 서비스로 각각 선정됐다. 이번 선정을 통해 엘리스스쿨은 공교육 AI 솔루션으로서의 레퍼런스를 한층 강화하게 됐다. 특히, 이번 실증사업 선정 과정에서는 학교 도입 시 가장 중요하게 고려하는 기술적인 안정성과 개인정보 보호 역량도 높게 평가받은 것으로 알려졌다. AI헬피챗과 엘리스LXP는 높은 수준의 보안 인증인 CSAP를 획득한 엘리스클라우드에 구축돼 민감한 학생 데이터 유출을 방지하고, 안전한 보안 환경에서 활용할 수 있다. 이를 기반으로 학교 운영위원회 심의 시 필수적인 개인정보 처리 기준을 안정적으로 충족하며, 공교육 현장에서 안심하고 사용할 수 있는 최적의 교육 환경 적합성을 증명했다. 엘리스스쿨은 이번 실증 과정을 통해 현장 교사들의 의견을 적극적으로 수렴할 계획이다. 학교 현장에서 원활하게 활용할 수 있도록 필요한 계정 및 라이선스를 제공하고, 교원 대상 연수를 지원할 계획이다. 또 서비스 이해도를 높일 수 있는 기업 방문 프로그램 등을 운영하는 등 활용 경험을 확장하고, 이를 바탕으로 서비스 기능을 지속적으로 고도화해 나갈 방침이다. 아울러, 각 지역별 교육 현안과 특성에 맞춘 지원을 병행해 공교육 현장에서의 서비스 활용 범위를 넓혀 나갈 예정이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “경쟁이 매우 치열했던 서울을 포함한 2개 지역에서 각각 다른 서비스가 선정된 것은 학교 현장의 다양한 수업 방식에 맞춰 유연하게 적용할 수 있는 엘리스 AI 솔루션의 가치를 인정받은 결과라고 생각한다”며 “선생님들과의 긴밀한 협업을 통해 공교육에 더욱 최적화된 서비스를 제공할 수 있도록 이번 에듀테크 소프트랩 실증사업을 적극 지원하겠다”고 말했다.

2026.05.21 09:05백봉삼 기자

자동차 부품 공정에 AI 적용하니 불량률 20% '뚝'

자동차 부품 생산공정에 인공지능(AI)을 적용한 결과, 공정 불량 발생률을 20% 이상 줄어든 것으로 나타났다. 자동차 엔진·구동·전장 부품을 생산하는 명화공업은 산업 AI 전문기업 원프레딕트와 손잡고 AI를 활용해 연마기와 조립기 가동 데이터를 분석하는 체계를 구축했다. 기존 숙련공의 기술에 의존하던 사후 정비 방식에서 벗어나 AI가 설비 이상을 사전에 감지하고 제어하는 '선제적 예지보전 체계'를 도입한 결과다. 명화공업은 지난해 산업통상부의 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업에 참여했다. 전윤종 한국산업기술진흥원(KIAT) 원장은 지난 11일 경기도 안산시에 소재한 명화공업을 찾아 '산업 AI 솔루션 실증·확산' 사업 현황을 점검하고 현장 의견을 청취했다. 산업 AI 솔루션 실증·확산 사업은 국내 제조기업에 각 기업의 현장 수요에 맞는 AI 솔루션을 도입해 실증해볼 수 있도록 지원하는 사업이다. 산업 전반에 AI를 속도감 있게 확산하기 위해 산업 공급망의 허리 역할을 하는 중견기업을 중심으로, 파급효과가 큰 반도체·이차전지·자동차·조선·철강·화학 등 6대 업종 연합체를 선정해 지원하고 있다. 이날 간담회에서는 미래차 전환 등 글로벌 자동차 시장의 격변기 속에서 국내 부품 제조사들이 경쟁력을 확보하려면 제조 공정을 AI 기반으로 전환하는 데 선제적으로 투자해야 한다는 의견이 나왔다. 정부 정책 지원 확대 방안도 논의됐다. 전윤종 KIAT 원장은 “자동차는 한국 제조업의 위상을 결정짓는 핵심 산업으로, AI를 활용한 제조 공정 혁신이 매우 시급하다”며 “제조기업에 특화된 AI 솔루션을 적극 확산하고 산업 공통 문제 해결을 위한 제조데이터 공유·활용 생태계 구축을 적극 지원하겠다“고 말했다. 한편, KIAT는 '산업 디지털 전환 및 인공지능 활용 촉진법'에 따른 산업 AI 활용 촉진 전문기관으로, 국내 기업의 성공적인 인공지능전환(AX) 도입 사례를 발굴하고 산업 전반으로 확산하기 위한 현장 밀착형 지원을 지속해 나가고 있다.

2026.05.12 14:22주문정 기자

아주대, 판교 '국방 AX 거점' 도전장…AI 생태계 키운다

아주대학교가 국방 인공지능(AI) 인재 양성을 위한 '국방 AI 전환(AX) 거점' 사업 참여에 나서며 판교 중심 군·산·학 협력 생태계 구축에 도전장을 내밀었다. 20년 이상 축적해온 국방 연구·교육 역량과 전국 단위 군 네트워크를 기반으로 실전형 AI 인재 양성과 기술 실증을 동시에 추진한다는 목표다. 27일 업계에 따르면 아주대는 국방부가 추진하는 '군·산·학 협력센터(국방 AX 거점) 사업'에 판교 거점 주관기관으로 신청했다. 해당 사업은 국방 AI 전문인력 양성과 민·군 협력 기술 개발을 동시에 추진하기 위한 국가 주도 프로젝트다. 국방 AX 거점 사업은 용산·판교·대전·부산·양재 등 5대 거점을 중심으로 AI 개발 인프라, 데이터 활용 환경, 교육 체계를 통합 구축하는 것이 핵심이다. 국방부는 이를 통해 군 내부 수요와 민간 기술을 연결하고 실증 기반 AI 개발을 가속한다는 계획이다. 이번 사업에는 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 학습 인프라, 데이터 안심존, 보안 기반 개발 환경(MLSecOps), 공동 연구 공간 등이 포함된다. 군 내부 보안망과 민간 연구 환경을 분리·연계하는 구조로 설계돼 국방 데이터 활용과 협업을 동시에 확보하는 것이 특징이다. 판교 거점은 육군 중심 AX 실증을 담당하는 핵심 지역으로, 국내 주요 AI 기업과 연구기관이 밀집한 점이 강점으로 꼽힌다. 민간 기술과 군 수요를 빠르게 연결할 수 있는 입지라는 점에서 사업 경쟁이 치열한 것으로 알려졌다. 아주대는 이번 사업을 위해 AI 모델·데이터·플랫폼, 보안 등 다양한 분야 기업들과 협력 체계를 구축한 상황이다. 군 수요에 맞춰 협력 대상을 유연하게 확장하는 구조로 대형 AI 모델 기업부터 데이터 처리, 국방 특화 솔루션 기업까지 폭넓은 참여 기반을 확보했다. 이를 통해 기술 개발과 실증, 인재 양성을 동시에 추진하는 개방형 국방 AI 생태계를 구현한다는 방침이다. 특히 이 사업에서 교육·연구·실증을 통합한 전주기 AX 인재 양성 체계를 강조하고 있다. 정보통신대학원을 중심으로 AI, 사이버보안, IoT(피지컬 AI), 국방 ICT 융합 등 다학제 교육 구조를 갖추고 있다는 점을 내세웠다. 노병희 아주대 정보통신대학원장은 "국방 AX 거점은 단순한 연구 시설이 아니라 교육과 실증, 사업화까지 이어지는 통합 플랫폼이어야 한다"며 "군이 실제 필요로 하는 기술을 빠르게 구현할 것"이라고 설명했다. 아주대, 전국 6개 거점 교육망 활용…'국방 AX' 조기 성과 정조준 아주대는 1999년부터 국방 ICT 융합 교육을 운영하며 약 3700명 이상의 석사급 인력을 배출했다. 재학생의 약 80%가 군인 및 군무원으로 구성돼 있으며 이는 군 내부 네트워크와 직접 연결되는 강점으로 평가된다. 또 앞서 전국 군부대 내 6개 거점 교육센터를 운영하며 온·오프라인 병행 교육 체계를 구축한 점도 특징이다. 현장 접근성이 높은 교육 모델을 통해 군 인력의 실무 역량을 강화해왔다는 설명이다. 노 원장은 "이미 군 부대 내 교육 거점과 네트워크를 통해 실무 중심 교육을 활발히 운영해 왔다"며 "국방 AX 사업에서도 이러한 구조를 기반으로 빠르게 성과를 낼 수 있다"고 말했다. 연구 측면에서도 아주대는 국방 상호운용성 표준 관리, 전술 네트워크 연구, 군 네트워크 개선 등 다양한 국방 연구개발(R&D) 경험을 축적해왔다. 장위국방연구소와 국방 상호운용성 지원센터 등을 통해 국방 데이터와 시스템 구조에 대한 이해도를 확보한 상태다. 교육 방식에선 프로젝트 기반 학습(PBL)을 중심으로 실제 군 과제를 수행하는 구조를 내세우고 있다. 대학원생과 기업, 군이 함께 참여하는 공동 프로젝트를 통해 연구 결과를 실증까지 연결하는 방식이다. 업계에선 국방 AX 거점 사업이 단순 인재 양성을 넘어 국방 AI 생태계 구축의 출발점이 될 것으로 보고 있다. 민간 AI 기술을 국방에 적용하는 과정에서 데이터, 보안, 운영 체계 전반의 혁신이 요구될 전망이다. 노 원장은 "AI는 이론보다 적용이 중요한 분야로, 실제 군 소요 기반 프로젝트를 통해 성과를 만들어내는 것이 핵심"이라며 "우리는 학생·기업·군이 함께 참여하는 구조를 갖췄다"고 강조했다. 이어 "국방 AX 거점은 기술 개발뿐 아니라 인재·데이터·거버넌스를 모두 연결하는 국가 핵심 프로젝트"라며 "지속 가능한 군·산·학 협력 모델을 통해 실질적인 국방 AI 경쟁력 확보를 돕겠다"고 덧붙였다.

2026.04.27 17:32한정호 기자

자율로봇 학습용 영상, 모자이크없이 원본 활용 가능해진다

과학기술정보통신부 제58차 연구개발특구위원회를 열고 3건의 신기술을 실증특례 대상으로 지정했다고 12일 밝혔다. 실증 특례로 지정된 3건은 ▲유전자 검사 기술을 활용한 반려견 개체식별 및 동물등록 시스템(엔비아이티) ▲폐플라스틱 열분해 잔재물 재활용 활성탄 제조(윈텍글로비스, 한국수자원공사) ▲AI 예측 기반 추종 및 고하중 견인 자율운반로봇(웨이브에이아이)이다. '반려견' 특례의 경우는 현행법상 반려견은 내․외장형 무선전자개체식별장치를 장착해야만 등록할 수 있다. 이에 따라 앞으로는 현행 동물등록 방식을 보조하는 조건으로 유전자 검사 기술을 통한 반려견 식별․등록 실증이 가능해진다. '활성탄' 제조에서는 현재 폐플라스틱 열분해 잔재물은 재활용할 수 있는 법적 기준이 없어 폐기물로 처리된다. 그러나 이번 실증특례를 통해 폐플라스틱으로 제조한 활성탄 품질 및 생태독성 평가, 오염물질 제거(수질 정화) 효율 등을 검증할 수 있게 됐다. '자율운반로봇' 특례에서는 현재 자율운반로봇의 학습 등을 위해 촬영한 영상을 활용할 경우 정보주체 동의 및 가명처리(모자이크 처리 등)가 필요하다. 하지만, 실증특례를 통해 '영상데이터 원본 활용시 필수 안전조치' 준수를 조건으로 모자이크 없는 영상 원본 활용이 가능해졌다. 과기정통부는 이번 3건의 실증특례를 포함해 현재까지 42개 신기술을 규제특례(실증특례 41건, 임시허가 1건)로 지정, 실증을 준비 또는 진행하고 있다. 이은영 과학기술정보통신부 연구성과혁신관은 “규제샌드박스 제도 도입 이후 연구개발특구 내 다양한 신기술의 실증과 사업화를 가로막는 규제에 대한 완화 요구가 지속적으로 증가하고 있다”면서 “규제샌드박스 제도를 통해 실증단계 신기술 제품과 서비스가 빠르게 상용화될 수 있도록 적극 지원함으로써, 국민들이 규제개선 효과를 체감할 수 있도록 할 것"이라고 말했다.

2026.04.12 12:00박희범 기자

만성질환자 대상 보건의료 AX 사업 착수…6개 과제 공모

보건복지부가 '만성질환자 대상 보건의료 전주기 인공지능 전환(AX) 사업'을 본격화한다 . 이번 사업은 만성질환의 연속적인 관리를 위한 지능형 의료서비스 전달체계 구축과 인공지능(AI) 기술 적용을 통한 지역 간 건강 격차 해소를 목적으로, AI 기술 기반 만성질환 관리 제품‧서비스를 보유한 국내기업을 지원하는 내용이다. 지원기간은 협약체결일로부터 1년이며, 각 과제 당 국비 14억1000만원을 제품‧서비스 실증 비용으로 지원한다. 다만 총 사업비의 30% 이상은 기업 자부담이며, 자부담의 10% 이상은 현금으로 부담해야 한다. 사업을 구체적으로 보면 ▲인공지능 기술을 통한 일상생활 속 만성질환자 건강관리(운동, 식습관 등, 2개) ▲인공지능 기술을 통한 만성질환 관리 일차 의료서비스 개선(영상판독 지원, 진료 지원, 1개) ▲인공지능 기술을 통한 만성질환자 진료 연계 지원 (2·3차 진료교류 EMR 연계, 1개) ▲인공지능 기술을 통한 만성질환자 영상판독 연계 지원 (2·3차 진료교류 PACS 연계, 1개) ▲만성질환 관리를 위한 인공지능 기술 기반 원격 협진모델 실증(1개) 등 5개 분야 6개 과제에 대해 4월1일부터 수행기관을 공모 중이다. 9일 진행된 설명회에서 연미영 한국보건산업진흥원 팀장은 “디지털의료제품법의 디지털의료, 건강지원기기 등을 포함해 하드웨어와 소프트웨어 결합, 독립형 소프트웨어, 플랫폼 기반 서비스 등을 보유한 국내기업은 지원이 가능하다”라고 설명했다. 세부적으로 2개 과제를 공모하는 '만성질환자 건강행동 변화' 관련 사업은 AI 기반 만성질환자 건강행동 변화 지원 제품‧서비스에 대해 지원한다. 수도권 외 지자체 보건소, 공공보건기관, 공공의료기관 등과 협업해 실증해야 한다. 1개 과제를 공모하는 '만성질환 관리 일차의료서비스 개선' 관련 사업은 AI 기반 만성질환 관리 진료 지원 제품‧서비스에 대해 지원하며, ▲지역사회 내 일차의료기관 대상 AI 기술 기반 제품‧서비스 활용 만성질환 관리 지원(3개 이상의 EMR 연계) ▲의료진 업무 효율화 ▲만성질환 관리율 향상 입증 등을 수도권 외 지역 3개소 이상 의원급 의료기관(의원급 의료를 제공하는 공공보건의료기관, 보건소, 보건지소 등 포함)에서 실증이 가능해야 한다. '만성질환자 진료 연계 지원'은 EMR 연계형과 PACS 연계형 각각 1개 과제를 진행한다. 이 중 EMR 연계형 지원사업은 권역‧지역 책임의료기관 대상 AI 기술 기반 제품‧서비스 활용 환자 전원 시 진료교류 정보 요약 생성, 만성질환자 진료 보조를 위한 음성 진료기록 요약 생성 지원하는 내용으로, '권역 책임의료기관과 지역 책임의료기관'(동일 지역 내 권역‧지역 책임의료기관 간 서비스 모델 개발 기능 기관)을 통해 의료기관 진료 지원(EMR 연계) AI 제품‧서비스를 실증하는 사업이다. PACS 연계형 지원사업은 권역‧지역 책임의료기관 대상 AI 기술 기반 제품‧서비스 활용해 만성질환자 전원 시 영상정보 기반 진료교류 정보 요약 생성, 영상판독 보조 지원 등 의료기관의 진료지원(PACS 연계) AI 제품‧서비스를 지원한다. '원격‧분산 환경 대응 만성질환 관리 협진 모델' 사업은 AI 기술 기반 취약지-원격지 의사 간 진료 지원 제품‧서비스를 지원하는데, 취약지 보건의료기관 3개소 이상이나 원격지 의료기관(취약지 보건의료기관과 협력체계 구축, 의료지식 또는 기술 지원이 가능한 의료기관)에서 의료 취약지 만성질환자를 대상으로 AI 기술 기반 제품‧서비스를 활용해 의료 취약지-원격지 의사 간 협진을 통해 임상적 관리‧치료 효과 및 진료 효율 개선을 입증하는 사업이다. 연미영 팀장은 “주관기관은 기업 또는 의료기관을 공동기관으로 구성해 컨소시움 형태로 제안이 가능하고, 단순 수요처 공동기관의 참여는 안된다”며 “반드시 서비스모델 시범운영을 위한 수요처로 실증기관 제시(업무협약서, 실증기관이 역할 및 계획 포함)해야 하고, 국내 사업수요와 여건에 맞는 인공지능 모델, NPU 활용 계획을 제시하는 경우 우대된다”고 밝혔다. 또 “수행기관은 시장적‧기술적‧의료적 측면에서 달성하고자 하는 정량적 성과 목표를 제시해야 한다. 또 지원사업을 통해 발생하는 수익금의 일부를 사회공헌, 취약계층 지원 등에 환원하는 등 사회적 가치 실현을 위한 구체적 계획을 제시해야 하고, 과제 운영으로 생성된 데이터의 활용‧기탁 방안을 사회적 환원 목표로 포함할 수 있다”라고 설명했다. 이번 사업의 접수는 4월30일까지이며, 5월 1주 서류검토, 5월2주 서면 및 발표 평가, 5월 3주 선정결과 발표, 5월 4주 협상 및 협약을 거쳐 6월 시행을 목표로 하고 있다. 또 착수보고는 협약 체결일로부터 14일 내에 선정 기업이 모여 진행할 예정이다. 한편 이날 설명회에서 유재은 한국보건의료정보원 단장은 ▲데이터 표준화 ▲진료정보교류 활성화 ▲보건의료 빅데이터 플랫폼 고도화 등 공공의료 AX를 위해 필요한 사업 추진 현황과 향후 계획 등 '공공의료 AX 추진 방향과 향후 계획'에 대해 소개했다. 유 단장은 “2022년 보건의료데이터 표준화 추진단 구성 이후 정기적인 표준 고시를 추진하고 있지만 병원 등 의료현장에서는 여전히 로컬코드를 활용하고 있다”라며 “AI 기반 의료데이터 표준화‧자동변환을 통한 기관 간 공공의료 데이터 교류‧활용 생태계 구축을 목표로 상호운용성 기술을 개발하고 있다”라고 말했다.

2026.04.09 18:01조민규 기자

모빌린트, 롯데이노베이트와 NPU 스마트 인프라 최적화 협력

AI 반도체 기업 모빌린트가 롯데이노베이트와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 7일 밝혔다. 양사는 모빌리티·보안 분야의 영상지능 및 엣지 디바이스 통합 역량을 바탕으로 NPU기술 적용, 실증 및 상호 기술 개선을 위한 협력을 이어간다. 이번 협약은 모빌린트의 온디바이스 및 엣지 AI 반도체 기술을 산업 현장에 확산시키고, 롯데이노베이트가 추진 중인 NPU 생태계 구축 전략에 부응하기 위해 진행됐다. 특히 모빌린트는 현장 통합 역량이라는 강점을 활용해 롯데이노베이트의 상용화 환경에서 기술적 완성도를 높이는 데 주력할 계획이다. 양사는 이번 협약을 통해 다양한 AI 사업 발굴을 위한 기술 협력을 추진한다. 특히 피지컬 AI 분야에 모빌린트의 NPU를 적용하기 위한 기술 협업과 실증을 진행하여 독보적인 기술력을 입증할 예정이다. 또한, 모빌린트의 NPU 기반 솔루션은 휴머노이드 등에 적용되어 제조, 유통, 물류 등 롯데 계열사 현장에 투입되며, 이를 통해 성능과 효율을 검증받게 된다. 모빌린트는 롯데이노베이트의 AI 모델이 자사 NPU 환경에서 최적으로 동작하도록 개발을 전담하며, 다양한 산업 환경에 최적화된 AI 실행 구조를 구현할 계획이다. 또한 센서 및 디바이스 연계 구조 설계와 현장 데이터 기반 알고리즘 최적화를 통해 실제 산업 현장에서의 성능과 운영 효율을 극대화한다. 이와 동시에 롯데이노베이트는 피지컬 AI 분야에 집중하며 휴머노이드 제어의 핵심 기술인 VLA(시각-언어-행동) 등 관련 AI 기술 내재화에 박차를 가하고 있다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 “롯데이노베이트와의 협력을 통해 모빌린트의 AI 반도체 기술을 제조·물류·보안 등 다양한 산업 영역으로 확장할 수 있는 기반을 마련했다”며 “실증을 통해 확보한 성과를 바탕으로 NPU 기반 AI 사업을 빠르게 확대해 나가겠다”고 말했다. 오현식 롯데이노베이트 AI혁신센터장은 “전반적인 AI 산업부터 미래 산업인 휴머노이드까지 온디바이스 AI의 성패는 빠르고 가벼운 NPU 기술에 달려있다"며 "양사의 역량을 결합해 현장에 최적화된 차세대 스마트 인프라 운영 품질을 입증하겠다"고 전했다.

2026.04.07 14:28전화평 기자

[국방 AX 거점②] 'AI 허브'로 부상한 판교…군 데이터·실증 한곳에 모인다

전쟁의 양상이 바뀌고 있습니다. 드론과 인공지능(AI), 데이터 기반의 '피지컬 AI'가 현대전의 핵심 요소로 부상하면서, 국방 경쟁의 승패를 가르는 기준도 무기 성능 자체보다 기술을 얼마나 빠르게 실전에 적용하느냐로 옮겨가고 있습니다.하지만 직접적인 분쟁 상황을 겪지 않는 한국은 실전 데이터와 현장 경험 축적에 구조적 한계를 안고 있습니다. 이는 곧 AI 기반 미래 국방 역량 확보에서 뒤처질 수 있다는 우려로 이어집니다.이 같은 문제의식 속에서 정부와 군, 대학, 기업은 폐쇄적인 군 주도 개발 체계를 넘어 민간의 기술력과 데이터 활용 역량을 국방에 접목하는 새로운 협력 모델을 모색하고 있습니다.서울·판교·대전·부산 등 5대 권역 국방 AX 거점 구축, 판교 국방 데이터랩 운영, 국방 AX 협의체 출범, 군 특화 AI 인재 양성 확대가 그 흐름을 보여줍니다.지디넷코리아는 이번 기획을 통해 급변하는 글로벌 전장 환경 속에서 한국형 국방 AX 생태계가 어디까지 와 있는지, 판교를 중심으로 어떤 실행 구조가 만들어지고 있는지, 그리고 데이터 개방·제도 정비·인재 확보라는 남은 과제가 무엇인지 4편에 걸쳐 짚어봤습니다. [편집자주] 국방 인공지능 전환(AX)이 정책과 선언을 넘어 실제 개발과 실증 단계로 이동하면서 이를 수행할 '현장 거점'의 중요성이 커지고 있다. 정부는 군 중심의 폐쇄적 개발 구조에서 벗어나 민간 기술과 데이터를 결합하는 방향으로 국방 AI 전략을 강화하고, 이를 뒷받침할 전국 단위 '국방 AX 거점' 구축에 박차를 가한다. 7일 업계에 따르면 국방부는 군·산·학 협력을 기반으로 한 국방 AX 거점 구축을 추진하며 전국 5대 권역에 기능별 거점을 배치하는 전략을 수립했다. 현재 거점은 ▲서울 용산(합참·JADC2 특화) ▲경기 판교(육군 AX 실증 특화) ▲대전(군수 AX 특화) ▲부산(해양 AX 특화) ▲서울 양재(공군 AX 특화) 등 5곳으로 구성된다. 각 거점은 군별 특성과 작전 영역에 맞춰 역할이 나뉘며 분산형 구조 속에서도 상호 연계되는 형태로 설계됐다. 이 가운데 판교는 국내 AI 기업이 밀집한 입지적 강점을 기반으로 군 데이터와 민간 기술을 연결하는 실증 중심 거점으로 자리 잡고 있다. 민간 기술을 빠르게 군에 적용하고 개발과 검증, 전력화까지 이어지는 실행 구조를 구현하는 핵심 공간으로 기능한다는 목표다. 군 데이터부터 실증까지…판교에 모이는 AX 실행 구조 판교 국방 AX 거점은 군 데이터와 민간 기술 개발, 실증을 단일 구조로 통합했다. 기존에는 군 내부에서만 제한적으로 활용되던 데이터가 민간 개발과 연결되는 경로가 부족했지만, 판교에선 이 흐름을 단일 개발 체계로 재구성했다는 설명이다. 특히 이 거점은 단순 연구나 협력 수준을 넘어 실제 데이터 활용과 AI 모델 개발, 현장 실증까지 이어지는 전주기 실행 공간으로 설계됐다. 기존 군 중심 개발 구조에서 벗어나 민간 기술을 빠르게 적용하고 개발과 실증을 병행하는 방식으로 전환이 이뤄지고 있다. 이 구조의 중심에는 성균관대학교가 있다. 성균관대는 군 특화 AI 교육과 연구를 수행해 온 경험을 바탕으로 군 수요와 민간 기술을 연결하는 운영의 핵심 축으로 참여한다. 약 300명 규모의 국방 AI 전문 인력을 배출하며 교육·연구·실증을 연결하는 기반을 축적해 왔다. 거점의 핵심은 '군·산·학 협력센터'다. 이 센터는 군 수요와 민간 기술을 연결하는 중간 플랫폼이자 실제 개발이 이뤄지는 공간으로 기능한다. 단순 협의체를 넘어 개발과 검증, 교육이 동시에 이뤄지는 복합 거점이다. 여기에 군 연구영역, 공동 개발영역, 민간 연구영역으로 구분된 3단계 공간이 구축된다. 각 영역은 국방망·폐쇄망·인터넷망으로 분리되며 보안 수준에 따라 데이터 활용 범위가 달라진다. 이 가운데 주목되는 개념이 '데이터 안심존'이다. 군 데이터는 외부 반출이 제한되는 만큼 안전한 환경에서만 접근이 가능하다. 판교 거점은 이 안심존을 중심으로 민간 개발자도 군 데이터를 활용할 수 있도록 지원에 나선다. 단순 데이터 개방이 아니라 보안 통제를 유지하면서도 개발 활용성을 확보하는 절충 모델로 운영한다는 방침이다. 데이터 접근 장벽이 국방 AI 확산의 핵심 장애물로 지적돼 온 만큼, 판교 거점은 이를 해소하기 위한 데이터 활용 구조를 실제 개발 환경에 적용하는 데 초점을 맞췄다. 또 판교가 국내 AI 기업이 밀집한 지역이라는 점에서 군 데이터가 곧바로 기술 개발로 이어질 수 있는 환경도 갖췄다. 민간 기술을 군에 이식하는 속도를 높이기 위한 최적의 입지라는 평가다. 김광수 성균관대 인공지능융합원장은 "판교는 민간 AI 기업과 군 수요가 가장 빠르게 만날 수 있는 공간"이라며 "데이터와 기술, 실증이 하나의 흐름으로 이어지는 구조가 구현될 것"이라고 말했다. GPU·보안·플랫폼까지…국방 AI 인프라 집적지로 부상 판교 거점이 주목받는 또 다른 이유는 AI 개발에 필요한 핵심 인프라가 집중 구축된다는 점이다. 단순 협업 공간을 넘어 실제 AI 모델을 학습하고 검증할 수 있는 기술 환경이 마련된다. 실제 이 거점에는 성균관대가 운영 중인 인공지능기업협력센터, 미래국방융합연구센터 등 기존 인프라가 결합되면서 별도 구축 없이도 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 데이터 관리 환경을 즉시 활용할 수 있는 기반을 확보했다. 판교를 비롯한 5대 국방 AX 거점에는 고성능 GPU 서버와 스토리지, 네트워크 장비가 포함된 개발 환경이 구축되며 대규모 AI 모델 학습이 가능하도록 설계된다. 여기에 국방 특화 AI 개발 플랫폼도 도입된다. 머신러닝·보안 운영관리(MLSecOps) 기반 플랫폼을 통해 데이터 관리부터 모델 개발, 배포까지 전 과정을 통합 관리하면서도 군 특성에 맞는 보안을 내재화한다. 이는 기존 국방 연구개발이 장기간 절차 중심으로 이뤄졌던 구조에서 벗어나 개발과 실증을 병행하는 방향으로 전환하려는 시도다. 보안과 개발 효율을 동시에 고려한 환경을 구축해 전력화까지 이어지는 시간을 단축하는 데 중점을 뒀다. 판교 거점은 단순 개발에 그치지 않고 실증까지 이어지는 테스트베드 역할을 수행할 계획이다. 개발된 AI 모델이 군 적용 가능성을 검증하는 과정을 거쳐 실제 전력화로 이어질 수 있도록 지원한다는 목표다. 이 과정에서 군·기업·대학이 참여하는 개발 환경이 거점 내에서 구현된다. 현장 수요를 가진 군과 기술을 보유한 기업, 연구 역량을 갖춘 대학이 동시에 참여하는 실전형 연구개발(R&D) 구조를 통해 기술 적용 속도를 끌어올린다는 구상이다. 김 원장은 "판교는 국방 AX가 실제 성과로 이어지는 첫 번째 실행 거점이 될 것"이라며 "민간 기술을 빠르게 전력화로 연결하는 핵심 허브로 자리 잡게 될 것"이라고 강조했다.

2026.04.07 09:41한정호 기자

군 특화 'AI 슈퍼컴' 만든다…국방부, GPU 실증 프로젝트 시동

국방부가 생성형 인공지능(AI) 기반 국방 데이터 인프라 구축을 위한 첫 단계 사업에 착수했다. 대규모 그래픽처리장치(GPU) 서버를 중심으로 한 인프라를 구축해 국방 AI 서비스 운영 기반을 마련하고 향후 국방 통합 AI 데이터센터 구축을 위한 실증 데이터를 확보한다는 구상이다. 30일 조달청 나라장터에 따르면 국방부 산하 국방통합데이터센터(DIDC)는 최근 '2026년 국방통합AI데이터센터 실증 목적 GPU 서버 구축사업' 입찰을 공고했다. 이번 사업은 국방 AI 데이터센터 구축을 위한 초기 실증 사업으로, GPU 자원 확보와 함께 AI 인프라 운영·관리 체계를 구축하는 것이 핵심이다. 사업 예산은 약 216억원 규모로 책정됐으며 계약 후 210일 이내 수행될 예정이다. 특히 일반경쟁입찰 계약방식으로 평가 비중은 기술 90%, 가격 10%로 구성됐다. 이번 사업은 지난해 구축된 국방 생성형 AI '국방 생성형 AI(GeDAI, Generative Defense AI)' 서비스의 안정적 운영을 지원하기 위한 후속 인프라 확장 성격을 띤다. 국방부는 GeDAI를 실증 수단으로 활용해 GPU 수요와 국방 데이터 활용 요구사항을 도출하고 향후 데이터센터 구축 시 기준으로 활용할 계획이다. 사업 범위는 단순 장비 도입을 넘어선다. 우선 대규모 AI 추론 서비스를 위한 GPU 서버와 클라우드 관리 서버, 고속 네트워크 및 스토리지 등 핵심 인프라가 구축된다. 이와 함께 GPU 가상화 기반 서비스형 플랫폼(PaaS), 백업 시스템, 관제 및 보안 솔루션도 포함된다. 특히 GPU 서버는 엔비디아 B300 기반 고성능 장비로 구성되며 서버 간 최대 800기가비피에스(Gbps)급 네트워크를 통해 대규모 AI 추론 환경을 구현하는 것이 목표다. 이를 바탕으로 국방 데이터 기반 AI 모델 학습과 추론을 동시에 지원하는 고성능 인프라가 마련될 전망이다. 사업은 착수 이후 ▲환경 조사 및 요구사항 분석 ▲아키텍처 상세 설계 ▲장비 설치 및 시험평가 ▲보안 측정 및 검수 ▲안정화 단계로 진행된다. 이후 무상 하자보수 및 운영 안정화까지 포함된 전체 구축 사이클이 약 7개월 내 완료될 예정이다. 국방부는 이번 사업을 통해 GPU 자원을 확대하고 각 군과 수요기관에 AI 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련한다는 방침이다. 또 민·군 협력 기반 AI 연구개발 환경을 조성하고 향후 전군 단위 AI 서비스 확산을 위한 인프라 표준 확보에도 활용된다. 이번 사업은 향후 추진될 국방 통합 AI 데이터센터 구축의 전초 단계로 평가된다. 앞서 정부는 2030년까지 최대 5만 개 GPU를 투입하는 대규모 국방 AI 인프라 구축 계획을 밝힌 바 있다. 이번 실증 사업이 핵심 기반이 될 것이라는 예상이 나온다. 국방부 측은 사업 제안요청서를 통해 "AI 과학기술 강군 육성을 위해 기존 국방 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영·관리할 수 있도록 정보시스템을 증설한다"며 "GPU 기반 인프라 구축을 통해 효율적이고 안정적인 AI 서비스 제공 환경을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.30 17:44한정호 기자

한국로봇산업진흥원, 올해 서비스로봇 실증사업 지원 과제 모집

한국로봇산업진흥원은 '2026년 서비스로봇 실증사업' 지원 과제를 모집한다고 23일 밝혔다. 서비스로봇 확산과 규제 개선, 다종·다수 로봇 융합 실증을 통해 산업 생태계를 고도화하는 것이 목적이다. 이번 사업은 공공 및 민간 현장을 중심으로 서비스로봇을 실증하며 다양한 분야에서 활용 확산을 목표로 한다. 올해 예산 규모는 총 127억원이며, 수행 기간은 협약일로부터 2026년 12월 31일까지다. 이번 공고는 ▲서비스로봇 실증사업 ▲규제혁신 로봇 실증사업 ▲대규모 융합 로봇 실증사업 등 총 3개 사업으로 구성되며 서비스로봇 도입·확산, 규제해결, 다종 로봇 융합 운영 등 폭넓은 지원체계를 구축한 것이 특징이다. '서비스로봇 실증사업'은 공공 및 민간, 해외 수요처를 대상으로 로봇 도입과 활용 확산을 지원하는 사업이다. ▲공공확산형 ▲민간·지역 확산형 ▲해외실증형 3개 유형으로 운영되며 실제 산업 및 생활 현장에서의 서비스 로봇 적용을 통해 시장 확산 및 수요 창출을 촉진할 계획이다. 각 유형별 국비지원 제한은 없으나 민간부담금 매칭 기준이 존재한다. 공공확산형은 최소 30%, 민간·지역 확산형과 해외실증형은 최소 50% 민간부담금을 매칭해야 한다. '규제혁신 로봇 실증사업'은 로봇을 보급 및 확산 과정에서 발생하는 규제 애로를 해소하기 위한 사업이다. ▲규제발굴형 ▲규제해결형(자유공모, 과제제시)으로 구성되며 규제 발굴부터 제품 개조·개량, 실증을 통한 안전성·효과성 검증을 지원하여 로봇 시장 진입을 저해하는 규제 해소를 추진한다. 규제발굴형은 과제당 최대 0.6억원(국비전액지원), 규제해결형은 과제당 최대 3억원(국비 기준) 내외로 민간부담금(자유공모 최소 50%, 과제제시형 최소 30%) 매칭 조건으로 지원한다. '대규모 융합 로봇 실증사업'은 다종 로봇과 통합관제 시스템을 기반으로 현장 중심의 융합 서비스 구현을 지원하는 사업이다. ▲사회문제해결형 ▲국민체감실증형 2개 유형으로 운영되며 사회문제 해결을 위한 공공 중심 실증과 국민이 체감할 수 있는 서비스 구현을 통해 다종 로봇 연동 및 통합 운영 기반을 확보할 계획이다. 사회문제해결형은 과제당 최대 10억원(국비전액지원), 국민체감실증형은 과제당 최대 5억원(국비기준, 민간부담금 최소 50% 매칭)을 지원한다. 류지호 진흥원 원장직무대행은 “이번 서비스로봇 실증사업 공고는 로봇의 도입과 확산을 넘어 규제혁신과 다종 로봇 융합 실증까지 연계한 것이 특징”이라며 “현장 중심의 실증을 통해 로봇의 안전성·효과성을 검증하고, 로봇의 시장 진입을 가로막는 규제의 개선을 지원하여 로봇 서비스 확산과 산업 생태계 고도화를 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

2026.03.23 15:40장경윤 기자

'화성 AI 자율주행 허브' 개소…실도로 환경에서 자율주행 실증 지원

교통약자 이동지원·노면청소·도로 점검 등 다양한 자율주행 기술·서비스를 도시 공간에서 통합 검증할 수 있는 관제센터가 화성시에 들어섰다. 국토교통부는 20일 경기도 화성특례시 송산에서 자율주행 리빙랩 과제를 수행할 'AI 자율주행 허브'를 개소했다고 밝혔다. AI 자율주행 허브는 아직 불완전한 자율주행 기술을 실도로 환경에서 안전하게 실증할 수 있도록 지원하는 지능형 교통체계 기반 관제센터다. 리빙랩 센터 운영 관련 보안구역과 오픈이노베이션 개발자 지원 공간, 직접 방문한 일반시민을 위한 홍보관으로 구성됐다. 앞으로 화성시 일대 교통흐름, 도로상태, 객체인지, 신호정보 등을 바탕으로 자율차의 사각지대를 해소해 교통안전을 확보해 나갈 계획이다. 교통약자, 교통소외지역의 이동지원을 비롯해 노면청소, 도로 모니터링 등의 도시관리까지 일상 속 다양한 생활밀착형 서비스 실증으로 자율주행 공공 서비스의 상용화 가능성을 검증하고 서비스 확산을 도모한다. 기술 완성도가 낮은 스타트업, 대학(원), 연구기관 등을 위한 기술실증과 서비스 운영을 지원하고, 화성에 위치한 자동차안전연구원의 기업육성 프로그램과 연계해 자율주행 기업의 성장을 적극 지원한다. 하반기부터는 광주 자율주행 실증도시에서 자율주행 기술 고도화를 위한 대규모 데이터 축적과 AI 인프라를 지원하면서 자율주행 기술과 서비스라는 두 축을 원동력 삼아 자율주행 산업 발전을 이끌어나갈 계획이다. 김윤덕 국토부 장관은 “그간 자율차는 K-City에서 운전면허 수준의 임시운행허가를 받은 상태로 세상 밖으로 나와 고난도 실증이 어려웠지만, 앞으로는 화성시 내 실도로 환경에서도 안전하게 테스트할 수 있도록 지원하겠다”면서 “자율주행 주무부처인 국토부는 이번 화성 AI 자율주행 허브 개소를 시작으로 하반기에는 광주 자율주행 실증도시를 운영해 올해를 피지컬 AI 대표 분야인 자율주행 산업이 획기적으로 발전하는 원년으로 만들겠다”고 밝혔다.

2026.03.19 15:40주문정 기자

KISA, N2SF 6개 모델 확산에 올 45억 지원

한국인터넷진흥원(KISA)이 작년에 이어 올해도 국가 망 보안 체계(N2SF) 실증 사업을 추진한다. 올해는 작년에 한 실증 사업의 정보서비스 모델(6개)을 확산하는데 주력한다. N2SF 정보서비스 모델은 국정원이 만든 것으로 현재 총 11개가 있다. 11개 중 6개모델을 대상으로 작년에 KISA가 실증사업을 했다. 올해는 작년에 한 실증사업 6개 모델을 확대하는 개념으로, 총 45억 원을 투입한다. 1개 과제당 9억 원 꼴이다. 6개 모델확산과 별개로 KISA는 작년에 실증 하지 않은 모델 하나 혹은 두 개를 대상으로 올해 처음으로 실증하는 사업도 추진한다. 즉, 작년에 실증한 모델은 올해 확산을, 작년에 실증하지 않은 모델은 올해 처음으로 실증하는, 투 트랙으로 사업을 진행한다. 권혁 한국인터넷진흥원(KISA) AI정부보호팀장은 이 같은 내용의 N2SF 실증 사업을 15일 밝혔다. 권 팀장은 "지난해 N2SF 실증 사업은 과학기술정보통신부, 행정안전부 등의 신규 서비스 2개, 국가·공공기관의 기존 업무환경 4개를 대상으로 N2SF 실증 기획·설계 및 보안성 점검을 하는 것으로 이뤄졌다"며 "이를 통해 산출물을 창출하는 것이 이번 사업의 첫 번째 목표였다. 이 산출물을 바탕으로 다른 기관에도 적용할 수 있는 방안을 제시하는 것이 최종 목표"라고 설명했다. 업무망과 인터넷망을 분리해 놓는 기존의 '망 분리' 정책은 국가·공공기관의 신기술 활용에 장벽으로 작용해왔다. 이런 한계를 극복하고자 국가정보원은 지난 2024년 망분리 개선 로드맵을 발표한 이후 N2SF라는 프레임워크를 만들어 지난해 9월부터 정식 가이드라인을 공개하며 확산에 나섰다. KISA는 N2SF의 실제 도입 성공 사례를 발굴하기 위해 실증 사업에 착수했다. 실증 과정은 ▲N2SF 적용을 위한 현황 파악 ▲C·S·O(기밀·민감·공개) 등급 분류 ▲모의해킹 등 위협 식별 ▲보안 대책 수립 ▲적절성 평가 ▲산출물의 국가정보원 보안성 검토 등 순으로 진행됐다. N2SF 적용을 위해 정보시스템식별해 C·S·O 등급별로 분류하고, RBI(원격 브라우저 격리), 제로트러스트 기반 기술 등을 적용해 보안대책을 수립한 후 모의해킹 등 적절성 평가를 거쳐 최종 산출 결과를 받아내는 과정인 것이다. 올해 N2SF 사업은 지난해 실증한 정보서비스 모델을 기반으로 국가·공공기관 도입을 지원한다. 공모사업과 용역사업으로 나눠 진행한다. 공모사업은 지난해 검증 모델의 확산 관련, 용역사업은 추가적인 실증 과정이다. 용역사업의 경우 이달 중 추가적인 계획이 확정되면 보완해 발표할 예정이다. 공모 사업은 N2SF 정보서비스 모델의 도입을 지원하고기 위해 올해 5월부터 12월까지 총 45억 원 규모(총 6개 과제, 과제별 7억5000만 원)으로 지원한다. 반드시 컨소시엄 형태로 사업에 착수해야 한다. 컨소시엄은 수요 기관이 도입을 희망하는 N2SF 정보서비스 모델을 구현·적용 및 운영 지원할 수 있는 역량을 보유한 국내 기업 3~5곳이다. 컨소시엄은 반드시 수요 기관을 확보해야 한다. 시범사업 전 과정(개발·적용·실증·운영 등)에 대해 수요기업과 구체적 협력 계획을 제시해야 한다. 공기업·비영리기관은 주관기업으로 참여할 수 없다. 수요기관은 N2SF를 실제 업무에 적용할 정보서비스를 선정한 후 운영 계획을 수립한다. 이어 C·S·O 등급별로 분류하고 컨소시엄과 협력해 국가정보원 보안성 검토 계획 및 지속적 운영을 위한 계획 수립 등의 역할을 맡는다. 권 팀장은 "지난해 실증에는 예산의 한계가 있어 아직 실증해 보지 못한 다른 보안 모델도 있다. 이런 모델에도 실증 작업을 거치고, 지난해 실증 결과는 사례집으로 만들어 배포할 예정이다"라며 "이를 통해 다른 공공기관에서도 참고하고 확산할 수 있도록 할 것"이라고 강조했다.

2026.03.16 18:28김기찬 기자

철도기술연구원, 선로변 '태양광 가능성' 본격 실증 나선다

한국철도기술연구원(철도연)은 녹색에너지연구원(녹에연)과 상호 교류 협력 및 공동 융합연구 활성화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이 협약은 철도 레일, 선로변 등에 적용 가능한 태양광 시스템을 개발하고 실제 철도 환경에서 본격 실증하기 위해 이루어졌다. 협약 주요내용은 ▲철도 안전 기준을 반영한 태양광 모듈 및 시스템 공동 기획 ▲실증 부지 확보 및 현장 적용 ▲운영 데이터를 기반으로 한 성능·경제성 분석 ▲설치·운영·유지관리 가이드라인 도출 등이다. 양 기관은 이를 단계적으로 추진할 계획이다. 특히, 국가 에너지기술 연구개발사업 및 실증형 R&D 과제와도 연계할 방침이다. 철도연은 지난 2022년 철도 적합 태양광 실증 과제를 수행한 경험을 바탕으로 철도 궤도 구조, 진동·내구 조건, 운행 안전성 등 철도 환경 특성을 반영한 기술 검토와 실증 평가를 담당할 예정이다. 녹에연은 태양광 시스템 설계, 자가소비형 전력 운영 모델 구축, 발전량 및 경제성 분석을 수행한다. 황규철 녹에연 원장은 “이번 협력은 철도 인프라라는 기존 공공자산을 활용하는 신재생에너지 보급 모델을 개발하는 데에 그 의미가 크다”며, “실증 결과를 토대로 다양한 국가 인프라를 활용한 에너지 개발로의 확산 가능성도 기대된다”고 밝혔다. 사공명 철도연 원장은 “지속가능한 철도교통의 확산을 위한 태양광 에너지를 철도 인프라에서 생산하고 사용할 수 있는 협력 연구성과가 기대된다”며, “철도의 전력효율성 뿐만 아니라 친환경성을 한 단계 더 높이는 계기가 될 것”이라고 전했다.

2026.02.26 08:35박희범 기자

핵융합에너지·UAM 예비타당성조사 착수

핵융합에너지 핵심기술 고도화와 한국형 도심항공교통(K-UAM) 안전운용체계 실증 기술 개발이 예비타당성조사 대상에 최종 선정됐다. 과학기술정보통신부는 박인규 과학기술혁신본부장 주재로 '2026년 제1회 국가연구개발사업평가 총괄위원회'를 개최하고, 2025년 4차 예비타당성 조사(예타) 대상 사업 선정 결과를 확정했다고 31일 밝혔다. 예타 확정 사업은 ▲핵융합에너지의 가속화 실현을 위한 핵심기술 개발 및 실증 기반 구축(과기정통부) 사업과 ▲한국형 도심항공교통(K-UAM) 안전운용체계 실증 기술개발(국토부, 기상청) 사업이다. 핵융합 관련 사업은 총 1조 5,000억원이 들어가는 융합에너지 7대 핵심기술 개발이 핵심이다. 이를 실제 환경 적용 전 수준까지 고도화하는 사업이다. 이에는 핵융합에너지 상용화 기반 마련을 위해 기술개발 성과를 검증하고 민간 핵심기술 확보 등을 지원하는 '핵융합에너지 핵심기술 실증센터' 구축도 포함됐다. 7대 핵심기술은 △노심 플라즈마 △가열 및 전류구동 △초전도자석 △증식블랑켓 △핵융합소재 △혁신형디버터 △연료주기 등이다. 여기에 안전·인허가 기술만 포함시키면 핵융합에너지 핵심 8대 기술 로드맵이다. 한국형 도심항공교통(K-UAM) 안전운용체계 실증 기술개발 사업은 국가전략기술 플래그십 프로젝트 일환으로 제기됐다. 1단계 사업 기술개발 성과를 기반으로 안전운용체계 핵심기술을 고도화하고 실제 도심 환경에서 시험평가 및 실증을 추진한다. K-UAM 안전운용체계 핵심기술은 2024년부터 2026년까지 1,007억원을 들여 개발 중이다. 과기정통부는 향후 7개월여 간 검토를 거쳐, 추진 여부를 최종 확정할 예정이다. 박인규 과학기술혁신본부장은 “국가연구개발사업에 대한 예타 폐지 관련 법안이 국회를 통과했다"며 "다만, 아직 기존 제도에 따라 조사 중인 사업이 있어 마지막까지 기존 제도를 안정적으로 운영, 현장의 혼란을 최소화하고 새로운 제도를 조속히 마련할 것"이라고 말했다.

2026.01.31 18:18박희범 기자

광주 전역, 자율주행 실증무대 된다…실증전용 차량 200대 투입

광주광역시 전역이 자율주행차 실증공간으로 활용된다. 정부가 국내 처음으로 도시 전체를 자율주행 실증도시로 지정해, 실제 시민이 이용하는 도로에서 자율주행 AI 기술개발과 서비스 상용화 검증을 동시에 추진하기로 했다. 국토교통부는 21일 '자율주행 실증도시 추진방안'을 발표하고, 광주 전역을 하나의 자율주행 실증무대로 운영한다고 밝혔다. 이 계획은 지난해 발표한 '새 정부 경제성장 전략'과 '자율주행차 산업 경쟁력 제고 방안' 후속조치다. 국토부는 대규모 실도로 실증을 통해 자율주행 AI 기술과 서비스의 국제 경쟁력을 끌어올린다는 계획이다. 정부는 세계 최초로 레벨 3 자율주행 안전기준을 마련하고, 레벨 4 성능 인증제를 도입하는 등 제도를 정비했다. 하지만 대규모 데이터를 학습한 AI가 스스로 판단하고 주행하는 방식으로 전환되는 기술흐름에 충분히 대응하지 못해 국제 경쟁력이 미국과 중국에 뒤처졌다. 정부는 실제 환경에서 대규모 데이터 축적과 학습이 가능한 '도시 단위 실증'을 추진하기로 하고, 한국교통안전공단 자동차안전연구원을 전담기관으로 지정 후 자율주행 기업을 공모해 기술 수준과 실증·운영 역량, 현장평가 등을 거쳐 3개 내외 기업을 선정할 계획이다. 공모는 2월 초부터 약 한 달 동안 진행하며, 4월 안에 참여기업을 선정한다. 선정된 기업에는 실증 전용 차량 200대를 기술 수준에 따라 차등 배분해 광주 전역 일반 도로와 주택가·도심·야간 환경 등 실제 시민 생활도로에서 운행한다. 또 연차별 평가를 통해 유인 자율주행에서 무인 자율주행으로 단계적 전환을 유도하고, 실증 결과를 자율주행 서비스 상용화 검증으로 연결한다. 김윤덕 국토부 장관은 “자율주행 기술이 AI 중심으로 빠르게 전환하는 상황에서, 실제 도로에서의 대규모 검증 없이는 경쟁력 확보가 어렵다”며 “도시 전체를 실증공간으로 운영하되, 기술 성숙도에 따라 단계적으로 범위를 넓히는 방식으로 추진할 계획”이라고 말했다. 김 장관은 이어 “미국·중국의 자율주행 기술수준이 성인이라면 우리는 초등학생 수준”이라며 “이번이 자율주행 기술격차를 극복할 수 있는 마지막 기회라는 생각으로 선진국 수준으로 빠르게 도약할 수 있도록 노력해줄 것”을 당부했다.

2026.01.21 14:38주문정 기자

KISIA, SBOM 도구 실증 결과보고서 발간

한국정보보호산업협회(KISIA)는 고려대학교 컨소시엄과 '2025 국내·외 SW공급망보안 현황 및 SBOM(소프트웨어 자재 명세서) 도구 실증 결과보고서'를 발간했다고 19일 밝혔다. 해당 보고서는 과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 통해 진행된 사업 결과다. 보고서에는 전 세계적으로 사이버보안의 핵심 축으로 자리 잡은 SW 공급망보안의 최신 동향을 분석하고, R&D연구로 개발된 IoTcube 2.0(HatBOM)을 활용해 실제 기업 솔루션에 적용한 실증 결과를 담고 있다. 특히 이번 4차년도 실증은 기존 정보보호 산업을 넘어 의료기기 제조 분야까지 범위를 확대함과 동시에 취약점이 솔루션에 영향을 미치는지 여부를 확인하는 VEX문서 발행 기능을 함께 실증한 것이 특징이다. 실증은 먼저 정보보호기업 2개사 및 의료기기 제조업체 1개사를 대상으로 실증 참여 기업을 구성해 진행됐다. SBOM 도구를 활용해 각 기업 솔루션의 구성요소를 식별하고 취약점을 분석하는 1차 실증을 거쳤으며, 도출된 미비점을 보완해 2차 실증을 진행해 최종 성과를 도출했다. 참여 기업들은 단순한 자산 식별을 넘어 'SBOM에 기반한 SW 공급망 보안 관리체계'의 수립 토대를 마련했다는 평가를 내놓고 있다. 의료기기 제조사의 경우 미국 FDA 등 글로벌 규제 기관의 SBOM 제출 의무화 대비도 가능했다. KISIA는 고려대학교 소프트웨어보안연구소(CSSA, 소장 이희조), 강원대학교(총장 정재연) 산학협력단, 한국과학기술원(KAIST, 총장 이광형)과 함께 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원이 지원하는 'SW 공급망 보안을 위한 SBOM 자동생성 및 무결성 검증기술 개발' 과제에 공동 연구기관으로 선정돼 2022년부터 해당 연구를 수행했다.

2026.01.19 19:22김기찬 기자

국가유산청 "세운4구역 촬영, 일방적 불허 아냐…완전히 다른 행사 신청"

국가유산청(청장 허민)이 서울시가 주장한 "국가유산청, 세운4구역 경관 시뮬레이션 검증 불허" 내용에 대해 "일방적 불허가 아니다"라며 강하게 반박했다. 8일 국가유산청은 입장문을 통해 "서울시는 종묘 상월대 촬영을 국가유산청이 일방적으로 불허했다고 주장했으나, 이는 전혀 사실이 아니다"라며 "이번 불허 조치는 당초 신청한 내용과 완전히 다른 행사가 추진되는 것에 따른 부득이한 행정조치로, 일방적 불허가 아님을 명확히 밝힌다"고 전했다. 그러면서 "세운재개발사업과 관련한 중요사항은 국가유산청, 서울시, 문화체육관광부가 함께 지난해 구성한 공식 논의 채널인 사전 조정회의에서 상호간 협의할 사안"이라고 덧붙였다. 서울시가 경관 시뮬레이션을 위한 촬영을 이미 국가유산청의 허가 아래 진행했다고도 설명했다. 국가유산청은 "서울시는 시뮬레이션 차이로 인한 혼란 해소를 위해 현장설명회를 개최한다고 주장하고 있다"면서도 "이미 국가유산청의 허가와 협조 하에 서울시와 SH도시주택개발공사 등 관계자 13명이 종묘 정전 앞에서 다양한 각도로 촬영을 한 바 있다"고 반박했다. 마지막으로 국가유산청은 "세계유산 종묘의 엄격한 보존 관리를 최우선으로 하되, 적법한 절차를 준수한 기관 간 협의에는 성실히 임하고 있다"며 "서울시는 이미 제출기한이 지난 유네스코 세계유산센터의 자료 제출요구에 조속히 회신하시기 바란다"고 지적했다. 한편, 종묘는 조선과 대한제국의 역대 왕과 왕비, 황제와 황후 신주를 모신 사당으로 1995년 석굴암·불국사, 해인사 장경판전과 함께 한국의 첫 세계유산에 오른 바 있다. 하지만 최근 서울시가 종묘 맞은편 세운4구역에 들어서는 건물 높이를 변경하는 내용을 고시하면서 문화유산 분야를 중심으로 종묘 경관을 훼손할 수 있다는 우려가 나오는 상황이다.

2026.01.08 09:02정진성 기자

가스공사, 국내 최초 초저온 LNG 펌프 국산화 성공

한국가스공사(대표 최연혜)는 최근 국내 최초로 천연가스 생산기지 핵심 설비인 '초저온 LNG 펌프' 국산화 개발·실증에 성공했다고 29일 밝혔다. 초저온 LNG 펌프는 2020년 정부 국산화 국책 과제로 선정돼 현대중공업터보기계가 3년에 걸쳐 선박용 시제품을 개발하며 초기 기술을 확보했지만, 현장 상용화 실적이 없어 시장 진출에 어려움이 있었다. 그동안 천연가스 부품·설비 국산화는 개발 난이도가 비교적 낮은 소액 기술개발이나 구입선 다변화 등 양적 확대에 편중돼 있어 최근 지속되는 글로벌 공급망 불안에 대비해 천연가스 핵심 기술 자립화를 통한 질적 성장과 역량 강화가 필요했다. 가스공사는 K-테스트베드 사업 일환으로 지난해 4월 현대중공업터보기계와 협약을 맺고 육상 LNG 터미널용 초저온 펌프 국산화 지원에 나섰다. 현대중공업터보기계가 이번에 개발한 초저온 LNG 펌프는 극저온 모터(한국조선해양기자재연구원)와 베어링(한일하이테크) 등 주요 부품 설계·제작이 순수 국내 기술로 이뤄졌다. 가스공사는 지난 5월부터 11월까지 약 7개월간 평택 LNG 기지에 초저온 펌프 현장 시운전 환경을 제공하고, 한국기계연구원·한국선급과 합동으로 모니터링·신뢰성 평가를 진행해 실증 프로젝트를 성공적으로 마무리했다. 가스공사는 초저온 LNG 펌프 국산화 개발·실증 지원을 통해 고부가가치 핵심 기자재 국내 공급망 확보는 물론, 우수 중소기업 매출 증대와 세계 시장 진출에도 기여할 것으로 기대했다. 가스공사 관계자는 “그간 가스공사는 혁신적인 기술개발에도 사업화에 어려움을 겪는 중소기업을 꾸준히 지원해 왔다”며 “앞으로도 정부 국정과제인 '미래 신기술로 성장하고 글로벌로 도약하는 중소기업'에 발맞춰 천연가스 분야 기술 자립화를 위한 공공·민간 동반성장 사업에 힘을 쏟겠다”고 말했다.

2025.12.29 18:20주문정 기자

K-UAM, 민간 컨소시엄으로 도심지 통합운용능력 성공적 검증

국토교통부는 지난 10월부터 아라뱃길·청라~계양 구간에서 진행된 K-UAM 실증사업(그랜드챌린지)으로 민간 컨소시엄의 통합 운용 능력을 성공적으로 검증했다고 14일 밝혔다. 이번 실증은 실제 운항환경에서 운항·교통관리·버티포트 운영 등 핵심 요소를 점검했다. 민간 컨소시엄은 K-UAM 원팀(KT·대한항공·인천국제공항공사·현대자동차·현대건설)과 드림팀(한국공항공사·한화시스템)이 참여해 공군 협조 속에 UAM 대역기(헬리콥터)를 활용해 다양한 운용 시나리오를 점검했다. 두 컨소시엄 모두 운항 절차, 교통관리 체계, 버티포트 운영시스템, 비정상 상황 대응 절차 등 주요 기능을 정상적으로 수행했으며, 기관 간 정보 공유와 시스템 연계성도 안정적으로 작동한 것으로 확인됐다. 실증에 참여한 K-UAM 원팀의 KT 관계자는 “실제 도심 환경이라는 까다로운 조건 속에서도 UAM 교통관리 체계와 5G 항공망의 흔들림 없는 성능과 안정성을 보여준 의미있는 성과를 거뒀다”고 평가했다. K-UAM 드림팀의 한국공항공사 관계자는 “한국공항공사가 자체 개발한 UAM 교통관리시스템을 미국 보잉의 인공지능(AI) 기반 항공정보시스템과 연계해 운항정보를 실시간으로 공유하면서 기술력을 입증했다”고 밝혔다. 극동대·한서대·경운대 교수 및 기술위원 등으로 구성된 검증 평가단은 “통합 운용성 전반에서 계획된 기술 목표를 충족”했다고 밝혔다. 한편, 지난달 24일에는 국내 기술로 개발한 AM 연구개발용 국산 전기수직이착륙기 기쳬인 OPPAV(Optionally Piloted Personal Air Vehicle)를 활용한 도심 실증비행도 실시했다. 관계자 초청 비행시연행사와 함께 진행된 이번 실증에서는 다중위성·다중주파수 기반의 항재밍 기술이 도심 전파환경에서도 안정적으로 작동하는 것을 확인했다. 기체 위치정확도는 비행 전 구간에서 정상 범위를 유지했고, 지상과 통신 품질도 안정적이었다. 또 위성항법 보정신호도 지속적으로 수신돼 자동항법비행에 필요한 신뢰성도 확보된 것으로 나타났다. 시연행사에 참여한 기업 관계자는 “국내 기술 기반의 UAM 기체가 실제 전파환경이 복잡한 도심에서 안정적으로 비행한 것은 중요한 사례”라며 항재밍 기술의 실효성을 긍정 평가했다. 이번 실증은 국토부가 정립한 ▲전파간섭 ▲빌딩풍 ▲조류충돌 ▲항공기·드론과의 분리 ▲배터리 화재 등 UAM 5대 안전이슈 가운데 도심에서 빈도가 높은 전파간섭 분야를 실제 환경에서 검증한 사례다. 김홍목 국토부 모빌리티자동차국장은 “도심 실증을 통해 UAM 운용체계와 핵심 기술이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 확인할 수 있었다”며 “기체 개발 단계와 보조를 맞춰, 위험은 낮추면서도 현실적인 운용 환경을 점검할 수 있는 실증 방식을 지속적으로 추진해 나가겠다”고 밝혔다. 김 국장은 이어 “UAM이 안전하게 자리 잡을 수 있도록 정책적 준비를 빈틈없이 강화해 '미래 모빌리티 실현' 이라는 국정과제 목표를 차질 없이 달성하겠다”고 덧붙였다.

2025.12.15 00:43주문정 기자

토종 클라우드, AI 확산에 '액체 냉각' 승부수…데이터센터 설계 바뀐다

국내 클라우드 업계가 인공지능(AI) 확산에 따른 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터 냉각 기술 고도화에 속도를 낸다. 기존 공랭 방식으로는 한계에 이른 고발열 GPU 환경에서 액체 냉각이 필수 기술로 부상하면서 주요 기업들이 실증과 상용화를 병행하는 경쟁 구도가 형성되고 있다. 12일 업계에 따르면 국내 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)는 엔비디아 최신 GPU 도입에 맞춰 데이터센터 냉각 방식을 공기 냉각에서 액체 냉각 중심으로 전환하고 있다. GPU 성능이 급격히 고도화되면서 랙당 전력 밀도가 수십 킬로와트(kW) 수준까지 상승한 것이 배경이다. 대표적으로 KT클라우드가 액체 냉각 상용화에 발 빠르게 나서고 있다. 최근 개소한 가산 AI 데이터센터에 GPU 칩에 냉각판을 직접 부착해 냉각수를 순환시키는 '다이렉트 투 칩(D2C)' 방식 액체 냉각을 적용했다. 회사는 엔비디아 B200, NVL72급 고발열 서버 환경을 가정한 실증을 통해 안정적인 온도 유지와 전력 효율 개선 효과를 확인했다. KT클라우드는 서울 목동과 용산에 실증 허브 역할의 AI 이노베이션 센터를 운영하며 액체 냉각 기술 검증 범위를 넓히고 있다. 이 센터에서는 실제 운영 환경과 동일한 조건에서 수냉식과 액침 냉각을 시험하고 있으며 향후 기술 데이터를 업계와 공유해 표준화 논의에도 활용할 계획이다. 네이버클라우드는 액체 냉각을 포함한 하이브리드 냉각 전략을 통해 단계적 전환을 추진한다. 각 세종 데이터센터에 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 냉각 구조를 적용했으며 고밀도 GPU 존을 중심으로 차세대 냉각 기술 도입을 준비 중이다. 더 나아가 액침 냉각과 직접액체냉각(DLC)에 대한 개념검증(PoC)을 진행 중이며 향후 센터 증설 구간에 이를 반영한다는 목표다. NHN클라우드도 수냉 기술을 앞세워 최근 정부 GPU 확보 사업에서 존재감을 드러냈다. 정부가 도입하는 엔비디아 B200 물량의 75%가량을 구축하는 사업자로 선정됐으며 제안 기업 가운데 유일하게 수냉식 냉각 시스템 적용을 제안했다. 고발열 특성이 강한 B200의 안정적 운용을 위해선 수냉이 필수적이라는 점이 평가에 반영된 것으로 풀이된다. NHN클라우드는 확보한 B200 GPU를 대규모 클러스터로 구성해 내년 초부터 순차적으로 가동할 계획이다. 사전 실증을 통해 수냉식 냉각의 안정성과 운영 경험을 축적해 왔으며 고성능 AI 워크로드에 최적화된 데이터센터 운영 환경을 구축할 방침이다. 전문가들은 AI 확산에 따라 데이터센터 냉각이 단순한 설비 요소를 넘어 핵심 경쟁력이 되고 있다고 분석한다. 엔비디아 블랙웰 계열 GPU는 랙당 100kW를 넘는 전력을 요구해 공랭 방식으로는 대응이 어렵고 액체 냉각을 전제로 한 인프라 설계가 불가피하다는 설명이다. AI 데이터센터 설계 단계에서부터 냉각을 전력·네트워크와 함께 하나의 시스템으로 통합하는 움직임도 나타난다. GPU 연산 밀도가 높아질수록 특정 장비 단위의 냉각 성능뿐 아니라 전체 시설 구조와 열 흐름을 고려한 설계가 필요하다는 판단이다. 이에 기존 데이터센터를 단순 개조하는 방식으로는 한계가 있어 초기 설계 단계부터 전력·냉각·구조 하중을 고려한 AI 전용 데이터센터 구축이 진행되고 있다. 실제 KT클라우드는 내년 신규 개소할 부천·개봉·안산 센터를 모두 액체 냉각 기반으로 설계한다. 네이버클라우드도 액체 냉각을 중점으로 두고 각 세종 추가 증설에 나선다. NHN클라우드 역시 정부 사업을 통해 확보한 엔비디아 GPU의 수냉 클러스터를 양평 데이터센터에 구축한다. 데이터센터 업계 관계자는 "고집적 GPU를 수용하기 위해 국내 클라우드 사업자들이 액체 냉각 기술 도입을 확대 중"이라며 "내년을 기점으로 기업 고객들의 AI 인프라 수요도 본격화될 것"이라고 전망했다. 이어 "앞으로는 액체 냉각을 전제로 한 데이터센터 설계 역량이 클라우드 기업의 장기 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 덧붙였다.

2025.12.12 15:49한정호 기자

도시 전체가 자율차 실증구역 된다…2027년 완전자율차 상용화 목표

우리나라도 미국 샌프란시스코·중국 우한처럼 도시 전체가 자율주행차 실증구역이 되는 '자율주행 실증도시'를 조성한다. 또 각종 규제도 합리화한다. 정부는 16일 경제관계장관회의 겸 성장전략 TF에서 이같은 내용을 담은 '자율주행차 산업 경쟁력 제고 방안'을 발표했다. 자율주행시스템 개발사와 차량 제조사를 비롯해 택시 등 관련 업계와 전문가·이해단체 등에서 제기된 건의를 종합 검토해 수립한 이번 대책은 '글로벌 3대 자율주행차 강국 도약' 비전 하에 '자율주행차 레벨3 무규제, 레벨4 선허용-후관리 체계 구축' 전략에 따라 실증·규제·연구개발(R&D)·제도 등을 전방위로 지원한다. 도시전체가 실증구역이 되는 '자율주행 실증도시'는 100대 이상의 자율주행 차량을 투입해 대기업과 스타트업이 함께 참여하는 'K-자율주행' 협력모델을 기반으로 운영된다. 교통취약지역 내 자율주행 버스 운영 지원도 확대한다. 국토교통부는 자율주행 기술개발의 핵심인 주행데이터 축적을 뒷받침하고 국민이 일상 속 자율주행에 다가갈 수 있는 계기가 마련될 것으로 기대했다. 기업 실증과 R&D에 애로로 지적돼 온 각종 규제를 합리화한다. 자율주행 AI 학습에 필수적인 데이터 양과 질을 모두 확보하기 위해 촬영사실 표시 차량을 통한 원본 영상데이터 활용을 허용하고, 개인차량을 통해 수집된 영상데이터는 익명·가명처리 후 활용을 추진한다. 자율주행시스템 개발사에만 허용 중인 임시운행허가를 운수사업자까지 확대하고, 기업의 자체 안전계획 수립을 전제로 교통약자 보호구역 내 자율주행을 허용하는 등 실증환경 여건을 다방면에서 개선한다. 자율주행 차량 생산·기술 경쟁력 향상을 위해 관계 부처 합동으로 R&D를 지원한다. 범부처 차원에서 자율차 전용 GPU를 확보하고 AI 학습센터를 조성해 기업의 R&D를 지원한다. 최근 업계에서 부상 중인 E2E(End-to-End) 기술과 관련해 원천기술은 과학기술정보통신부를, 상용화 기술은 산업통상부를 중심으로 개발·협력해 나갈 계획이다. 아울러, 해외 기관과 R&D 협력이 원활하게 이뤄지도록 국내기업에 권리가 귀속되는 자율주행 기술에 대해 국가핵심기술 수출 심사를 간소화하고, 자율차 인재 양성을 위해 학생 정원을 증원하는 등 R&D 기반을 개선해 나갈 예정이다. 또 운전자가 없는 완전자율주행 시대에 대비해 관련 제도를 선제 정비한다. 기존의 운전자를 대체하는 법적 책임 주체를 도입하는 등 형사·행정제재 대상을 정립하고, 차량 사고시 민사상 책임 소재 기준을 마련하기 위해 '사고책임 TF'를 관계기관 합동으로 구성·운영한다. 아울러, 연내 이해관계자 합동 사회적 협의체를 발족해 기존 운수사업자와의 상생 방안을 논의할 예정이다. 정부는 이번 대책을 시작으로 2027년 완전자율차 상용화 목표 달성을 위해 자율주행 교통·운송서비스 제도화를 위한 자율주행 산업 관리방안을 내년 상반기까지 마련하는 등 향후 자율차 산업 발전을 지속적으로 뒷받침해 나갈 계획이다.

2025.11.26 15:37주문정 기자

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